基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统

由于测绘图像细节信息特征独立性显著,三维重建波段的选取易出现偏差,影响测绘图像三维重建效果。为此,本文设计基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统。设计测绘图像导入主从设备接口,实现测绘图像数据导入处理。3D引擎图像渲染模块和多通道三维显示模块可以实现多台计算机对同一场景的渲染。采用矩阵优化分解方法选择图像三维重建波段,将波段上任意点到对应极线距离作为重建目标,连接所有坐标形成曲面,计算各点三维笛卡尔坐标值,并恢复测绘图像被遮挡部分,修正波段值,实现三维重建。测试结果表明:该系统重建的三维图像像素均匀,无异常凸起部分。重建误差平均为0.06,具有精准三维重建效果。

一种快速分解大整数的小因子的优化分解树OFT算法

分解大整数的小因子是解决IFP ,DLP问题的诸多攻击方法中的重要运算模块 .本文在目前分解大整数小因子算法的基础上 ,提出的优化分解树 (OptimizedFactorizationTree)算法 ,利用树型数据结构和相应的构造算法与回溯算法 ,配合以作者提出的分解表截支方法和优化分组策略 ,可以将分解大整数小因子的速度提高 5 0 %以上 .该算法还可以为大整数素性判别做高效过滤 ,快速识别大部分合数 .

高速铁路网络动车组运用优化分解算法

针对高速铁路网络化运营背景下带维修约束的多车种、多动车所的动车组运用优化问题,提出一个新颖的2阶段优化分解算法。第1阶段基于多商品网络流理论(MCFP),建立不考虑维修约束的动车组交路计划混合整数线性规划模型(MILP),以获得多种动车组备选交路计划方案;第2阶段将获得的备选交路计划方案中的交路转换为单个动车组单元的可行路径集合,建立带维修约束的动车组单元指派模型来检验其维修可行性。结果表明:所提出的算法相比于现场人工方法节省4个8编组的动车组、减少38.4%的总空驶距离并降低3%的运营成本;通过更加灵活的编组方式进一步提高了动车组的运用效率。

基于动态约束网络的约束优化分解

约束网络通过对较大规模的任务和问题的分解,传递了并行工程产品开发过程中的各多功能小组之间必然存在的相互制约、相互依赖的关系。在任务和问题简单分解的过程中,由于所得到的子问题之间通常是不能完全独立的,因而只能在有限程度上降低难度、简化问题。在分析了约束求解的研究现状和不足的基础上,提出了一种基于动态约束的约束优化分解方法,使得各个子任务、子问题间的关系得到进一步的分解,从而在满足原要求的基础上,得到优化的结果。

基于粒子群算法的选矿日综合生产指标优化分解方法

为实现每日综合生产指标的优化分解,在综合考虑多种约束条件下,建立了以最小化选矿生产线负荷波动和最小化惩罚费用为目标的多目标规划模型,提出了一种改进的多目标粒子群算法,用于模型的求解,最后通过现场数据的仿真研究验证了模型和算法的有效性。

风电场有功优化分解方法与应用

在我国“构建以新能源为主体的新型电力系统”的战略目标下,风电等新能源得到大力发展,实现风电功率的可调控性尤为重要。本文提出一种基于模型预测控制的风电场的有功功率优化分解方法,该方法基于风电场预测模型,以风电场风能损失最小为目标函数,综合考虑了风电场内各台风机的有功可调节能力、功率调节指令等约束条件。

基于优化变分模态分解的混凝土浅层空洞病害识别

针对开放环境下混凝土空洞病害检测的病害特征识别中噪声干扰、成分识别问题进行了研究,提出了基于优化变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)与自由振动衰减速度的混凝土浅层病害声振信号识别方法。该研究建立了混凝土浅层空洞病害的理论模型,仿真了不同工况下的病害特征频率及其变化规律;提出了基于IVMD的信号分解方法,设计了基于Tent混沌与柯西变异优化的麻雀搜索算法联合搜索变分模态分解的关键参数k和α,在最佳分解的基础上提出了基于自相关函数图形、相关系数、衰减系数与频域分布情况的浅层空洞病害本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)识别方法;选取幅值衰减评估了特征IMF的衰减速度,得出了基于振动衰减特征的空洞病害识别方法;通过预埋病害模型试验对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,基于IVMD的分解方法能够有效降低噪声及其他成分的干扰,提高空洞病害识别精度和准确度。

基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法

目的 解决航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法。方法 首先通过计算阶次分析方法,将振动时域信号转化为振动角域信号;然后对振动角域信号进行小波包分解,并引入有效故障特征能量比和优化最大相关峭度解卷积方法对信号故障特征进行增强,通过循环迭代逐步提取故障特征;最后对信号进行包络分析,并与理论轴承故障阶次进行对比,实现轴承故障诊断。结果 通过对整机试车条件下航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据进行分析,验证了该方法能够有效增强振动信号中的故障特征信息。结论 与传统WPD方法相比,该方法可以有效增强主轴承故障特征阶次,实现高背景噪声环境和变转速工况下的故障诊断。

基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法

针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法将转速信号进行积分得到角位移信号,通过等角位移重采样将非平稳的振动时域信号转化为振动角域稳态信号。为了更好地分离信号中的高背景噪声,提取微弱故障信息,通过人工蜂鸟算法对变分模态分解(VMD)的惩罚因子和分解层数进行优化,使用优化后的VMD方法分解振动角域稳态信号;以故障特征能量比(FCER)作为指标对变分模态分解后的各信号分量进行评价,选择FCER大于所有分量均值的分量重构,实现振动角域信号降噪;对重构的振动角域信号进行包络谱分析,得到阶次谱并与理论故障特征阶次进行对比,实现故障诊断。通过仿真数据以及开展整机试车条件下获得的航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据对本文所提方法的有效性进行验证。结果表明:与局部均值分解-故障特征能量比(LMD-FCER)、小波包分解-峭度值指标-希尔伯特变换(WPD-KVI-Hilbert)分析方法相比,本文所提方法可以有效增强主轴承外圈故障特征阶次,实现了高转速、高背景噪声和变转速工况下航空发动机主轴承微弱故障的有效诊断。

基于优化变分模态分解和复杂度的农产品期货市场非线性特征研究

本文基于优化变分模态分解(GAVMD)与复杂度相结合的方法,对大连和郑州商品交易所近5年的农产品期货市场交易额进行非线性分析。首先对两交易所的农产品期货交易额进行GAEMD分解,对遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)的参数进行优化,自适应确定最优参数。其次,筛选出蕴含农产品期货市场交易信息最丰富的有效基本模式分量(IMF)分量,计算IMF的复杂度指标,再求得复杂度综合指标。结果表明,该方法可以对农产品期货市场交易额非线性特征进行评估,能够有效地定量识别不同交易所的农产品期货交易额非线性特征。

基于层次分解方法的桁架结构形状优化

对于桁架结构形状优化,应用层次分解优化方法,将设计变量分成杆件截面积和节点位置两类变量。求解时分为两层,第一层在给定节点位置下对杆件截面进行优化,同时考虑了应力、局部稳定约束和位移约束的重量最轻;第二层假定截面层的有效位移约束作用不变,求解一个使桁架刚度增强的二次规划问题,获得既不违反约束,又使目标函数不上升的新的节点位置,再返回第一层。两层交替进行直至收敛。

基于分解优化的多星合成观测调度算法

某些卫星的侧摆性能较差,必须进行合成观测以提高观测效率.研究了多星联合对地观测中的任务合成观测调度问题.提出了将原问题分解为任务分配与任务合成的分解优化思路.任务分配为任务选择卫星资源及时间窗口;任务合成则针对该分配方案,将分配到各卫星的任务按照轨道圈次分组,分别进行最优合成.采用蚁群优化算法(Ant colony optimization,ACO)求解任务分配问题,通过自适应参数调整及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.提出了基于动态规划的最优合成算法,求解任务合成子问题,能够在多项式时间内求得最优合成方案.依据分配方案的合成结果,得到优化方案的特征信息,反馈并引导蚁群优化算法对任务分配方案的搜索过程.大规模测试算例验证了本文算法的效率.

基于分解优化策略的多敏捷卫星联合对地观测调度

多敏捷对地观测卫星联合对地观测调度问题是一个具有长时间窗、多时间窗等复杂约束的组合优化问题。为了解决该问题,提出将原问题分解为任务资源匹配及单星任务处理两个子问题的分解优化思路。设计了学习型遗传算法解决任务资源匹配子问题,算法中的知识模型在算法迭代过程中学习和提取知识,反馈并引导算法对任务资源匹配的搜索寻优过程。采用后移滑动策略及最优插入位置搜索策略解决单星任务处理子问题,并采用基于规则的方式处理其他约束。实验结果证明了所提方法的有效性。

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法(GA)的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。

FFT的分解优化算法和实例

文章对ＦＦＴ（快逍富里叶变换）算法进行了分解和优化，将计算过程中的纯加减运算从乘加运算中分离开来，进行单独处理，进一步减少了计算量。在此基础上，提出了一种新的计算过程控制流程，并给出了５１２点ＦＦＴ算法示例。

基于Benders分解优化算法的区域能源供给服务网络系统规划方法研究

能源互联网是实现我国能源革命目标的关键手段之一,然而其多能互补的特点增加了能源供应的复杂性,从而影响到区域范围内系统能源供应的协调有序。为探索这一问题的解决方法,针对小范围内的能源供给服务网络的系统规划问题开展了研究,建立了以总成本函数为目标函数、考虑多能互补的系统负荷约束、系统安全性约束函数为主要约束的区域能源供给服务网络优化模型,运用Benders算法将问题分解为主问题和子问题并对模型进行求解。以华北某市郊区的区域能源规划为案例进行能源供给服务网络的规划,并与传统规划模式进行对比分析。结论表明,由于考虑了热电负荷之间的耦合关系,并在需求约束中引入了电转热替代环节,使得所提出的模型能够在系统的规划和运行阶段都选择更优的策略,从而在经济性上相较于传统工业规划方法具有更强的竞争力。

求解大规模车间调度问题的一种分解优化算法

针对以最小化加权拖期和为目标的大规模作业车间调度问题,提出了一种基于操作的分解优化算法。该算法采用迭代优化的框架,从原问题对应的操作集合中依次分解出部分操作,并确定其加工顺序。在每一次迭代过程中,首先用模拟退火算法搜索较优的操作分解方案,并形成子问题,然后用遗传算法求解该子问题。针对随机生成的测试问题,以及某减速器厂实际生产数据的计算实验表明,该算法能够在合理的计算时间内获得满意的优化质量。

基于用户动机的O2O电子商务服务过程分解与优化

O2O电子商务模式有效的结合线上线下平台,实现了企业的共同价值创造,但其服务过程中存在的同质化严重、服务质量难把控、用户忠诚度低等问题严重影响了O2O电子商务的发展与进步。因此,本文基于用户接受动机、用户消费动机、用户生成内容动机三个动机层面分解O2O电子商务服务过程,并提出基于用户动机的O2O电子商务服务过程的优化方法,为改善O2O存在的问题提供了理论参考。

基于分解策略的SSO任务发射轨道优化研究

700 km太阳同步轨道为运载火箭弹道设计中典型的发射任务。采用轨迹分解优化策略对此类任务的发射轨道进行研究,分析了中间轨道近地点高度、入轨点真近点角两个约束变量对火箭运载能力的影响,并重点结合气动热流限制对约束变量的取值进行了计算分析。采用的研究思路和得出的结论对于运载火箭上升段弹道的优化设计以及提升运算收敛性和设计效率均有一定的意义。

经济分解协调优化中的量化评价及工程应用

基于过程系统经济调优法与分解协调优化策略,通过计算各改造措施效益ΔO与投资ΔI的比值,结合知识与工程经验给出了改造措施的取舍准则,发展了传统的经济分解协调优化策略,并且应用改进的分解协调优化策略对国内某炼油厂液化气脱硫与溶剂再生过程进行了用能优化。通过对用能改进措施,如再生塔回流比-塔板数权衡优化、再生塔再沸器传热强化、贫胺液中H2S含量与再生塔再沸器负荷、贫胺液补充量的权衡优化以及再生塔顶气低温热回收等综合分析评价发现,改进措施中通过增加再生塔塔板数以降低回流比的投资利润率不合理,应予取消。实例研究结果表明,与传统的分解协调优化策略相比,本改进策略工程应用性更强,可广泛用于指导过程工业的能量综合与优化。